期刊文章详细信息
文献类型:期刊文章
LIAO Xiaofeng;XIE Yan;TIAN Shuhan;CAI Shuolei(School of Civil Engineering and Architecture,Chongqing University of Science&Technology,Chongqing 401331,P.R.China)
机构地区:[1]重庆科技学院建筑工程学院,重庆401331
基 金:重庆市建设科技项目(城科字2021第2-8);重庆市教育委员会科学技术研究(重大)项目(KJZD-M201901502)
年 份:2022
卷 号:45
期 号:S01
起止页码:70-73
语 种:中文
收录情况:BDHX、BDHX2020、CAS、CSCD、CSCD2021_2022、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊
摘 要:目前,面向智慧工地平台的进度管理利用BIM工具仅实现了施工阶段数据的简单可视化,实际施工进度数据的更新与录入仍需要人工介入,无法实时了解各项施工任务实际进程。为了实现施工进度计划的自动监控及决策辅助支持,提出一种基于计算机视觉的施工进度自动监控方法。首先通过三维重建技术获取施工现场建筑物的室内外点云模型,再利用目标识别、分类、跟踪算法等计算机视觉技术对施工过程中采集的点云模型数据进行处理与分析,识别正在施工的结构构件信息,与已有的BIM施工进度计划模型进行自动对比,最终以可视化的形式实现进度偏差的分析。基于计算机视觉的施工进度自动监控方法能够直观展示施工现场进度偏差情况,自动将进度偏差信息实时传输给项目管理人员,发出预警,实现施工进度的自动化监控。
关 键 词:智慧工地 进度管理 自动监控 点云模型
分 类 号:TU722] TP277] TP391.41]
参考文献:
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引证文献:
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同被引文献:
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